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一、简介

Orca特性

• 模块化
• 可扩展性
• 适应多核
• 可验证性
• 性能

二、预备知识

MPP（大规模并行处理）

• Share-nothing计算结构
• 两个以上的协调处理器
• 每个处理器有自己的内存，OS和硬盘
• Master负责数据库实例之间的工作协调，每部分数据处理和存储的工作称为Segements。
• 当查询提交到master，查询会被优化并拆分为小的部分，并被分发为Segments。
• 通过网络层互联，实现Segments之间的进程间通信。

在查询执行中，数据可以通过多种方式分发到Segments：

• 哈希分发：通过哈希汉书
• 复制分发：全表复制存储到每个实现Segments之间的进程间通信
• 单例分发：全表从多个Segment汇集到一个Host

SQL on Hadoop

• Hive: HiveQL编译为MapReduce作业，需要优化器提高性能
• Pivotal HAWQ: 使用Orca优化器，CBO优化
• 其他：Cloudera的Impala，Facebook的Presto，只支持部分SQL标准，只有RBO（写作这篇论文时的情况）

三、ORCA架构

Orca是一个现代的自顶向下的，基于Cascades优化框架的查询优化器。Orca和数据库系统是松耦合的，这样它可以支持不同的计算架构（如MPP和Hadoop）。

DXL

Data eXchange Language，优化器和数据库系统之间的通讯协议。分为三种：DXL Query， DXL MD， DXL Plan。

Memo

优化器生成的所有可行计划的空间被编码到内存中叫做Memo的数据结构中。Memo数据结构由一系列叫做groups的容器组成，每个group包含逻辑等价的表达式。不同的Memo Group表达不同的查询子目标（如表的filter，两个表的join）。Group成员叫做group expression，通过不同的逻辑方式达成group的目标（如join的不同顺序）。每个group expression是一个包含其他group作为它的子女的操作符，所以这是一个递归的结构。

搜索机制和作业调度器

Orca利用一个搜索机制来探索所有可行计划的空间，并找到具有最小估算代价的计划。

搜索机制通过作业调度器实现，它创建独立、并行的工作单元，并通过以下三个步骤实现查询优化：

• exploration：生成等价的logical expressions
• implementation：生成物理计划
• optimization：强制必须的物理属性（如排序顺序），计算所有可行计划的代价

变换

可行计划的生成是通过应用变换规则：

• 生成等价的逻辑表达式（如InnerJoin(A, B) => InnerJoin(B, A)）
• 现有表达式的物理实现（如Join(A, B) => HashJoin(A, B)）

应用变换规则的结果被复制到Memo，结果可能三创建新的group，或者添加新的group expression到现有的group。

属性强制

描述查询需求和计划特征的可扩展的框架，通过属性指定实现。

• 逻辑属性：如输出列
• 物理属性：如排序顺序和数据分布
• 标量属性：如join条件中使用的列

在查询优化中，每个操作符会要求子女的特定属性，优化后的子计划或者自己满足这个属性（如IndexScan计划提供排序后的数据），或者需要在计划中插入一个enforcer(如排序操作符)以提供需要的属性。

元数据缓存

元数据的变化并不频繁，每次查询元数据都有开销。Orca把元数据在优化器端做了缓存，旨在缓存中无法取到元数据或者元数据改变的时候才会从catalog中读取。元数据缓存同时抽象了数据库系统的细节，方便测试和调试。

GPOS

一个OS抽象曾，用于Orca和外部操作系统交互，包括一个内存管理器，以及一些原语：

• 并发控制
• 异常处理
• 文件I/O
• 同步数据结构

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